上図は、CHaiLDが開発したCCSセンサーの発熱予測機能について、保育事業者と保護者にアンケートを実施した結果です。
CCSセンサーは、もともとは保育園でお昼寝する子どものうつ伏せ寝防止のための開発されたセンサーでしたが、お昼寝中の子どもの温度を計測しつづけた結果、翌日の子どもの体調を予測することが可能となりました。
AIは、過去のデータに基づいて、未来を予測するものです。
今回は、子どものお昼寝中の温度を収集し続けた結果、たとえ当日に発熱していなくとも、翌日に子どもが発熱するかどうかをほとんど100%の確率で予測することが可能となりました(正答率70%以上)。
しかし、このような予測が、実際の保育現場に勤務する保育士と、保育園を利用する保護者にとって、有益かどうかは定かではなかったため、それぞれにアンケートを実施してみました。
その結果、保護者(n=348)への、「翌日、お子さんが発熱する可能性が高いことを前日から知りたいですか?」という質問に対しては、約9割の保護者が「Yes」と回答したことがわかりました。

次に、「お迎えの時、明日お子さんが発熱する可能性が高いことを保育士から伝えられた場合、どうしますか?」という質問に対する自由記述の集計結果は、「子どもの様子を見る」が27.0%、「家族で仕事の予定を調整する」が25.5%、「保育園を休むことを検討する」が8.5%、となりました。
つまり、子どもが翌日に発熱するかどうかは「知りたい」。
知りたい理由は、「子どもの発熱の可能性を事前に知ることができたら、翌日の仕事を調整して、保育園を休むことが可能になるため」ということです。

同様に、保育園(n=37)に対してアンケートを実施した結果、CCSセンサーの発熱予測機能によって、翌日の子どもの発熱が予測できた場合、降園時に保護者に伝えるかどうかを質問した結果、86.5%の保育園が「伝える」という回答でした。

したがって、翌日、子どもが発熱するかどうかを予測できた場合は、ほとんどの保護者が保育園から発熱予測結果を知りたいと思っていて、ほとんどの保育園も保護者に発熱予測結果を伝えたいという、両者の意見が一致する結果となりました。

保育園向けのアンケートの他の回答に目を向けてみると、「普段保育をしていて、子どもの体調が悪そうだと感じるきっかけは何ですか?」という質問に対しては、「顔色」で判断する保育士が89.2%と最も多く、次いで、「機嫌」が75.7%、「食欲」が59.5%、「行動が少ない」が43.2%、「排便」が27%という結果でした。

つまり、保育士は子どもの健康状態を「顔色」や「機嫌」など、数値化できない情報に、自分の直感を加えて判断しているという現状に対し、CCSセンサーの発熱予測は子どものお昼寝中の温度の推移を数値して解析した結果の予測であるため、保育士の直感を強力に補ってくれることになると思います。

以上のように、保育園と保護者の意見が一致しているため、保育園での発熱予測がいずれ当たり前の世の中になると予想しています(我々がもっとセンサーを開発すれば)。
そうなった場合、もっとも利益を受け取ることができるのは、子どもです。
子どもは、自分自身が発熱するかどうかはわかりません。
大人も、子どもの体調が悪そうに見えたとしても、発熱はしていないため、断定的な判断はできません。
しかし、結果的に、翌日に発熱します。
そうなった場合、当然、翌日も保護者は子どもを連れて登園し、登園後に発熱します。
子どもが発熱したときは、保育士は保護者へお迎えの連絡の義務があるため連絡をして、連絡を受けた保護者は急いで仕事を調整して、お迎えに向かうことになります。
その間、子どもは、本来予測できた発熱に対して、耐えるしかありません。
こうした不幸な事態を未然に防ぐことの便益は大きいため、保育業界におけるデジタル化とAI化が急がれます。

AI should be accelerated in the childcare field

The graphs above show the results of a survey we took of childcare companies and parents about predicting fever through the use of our CCS sensor.
Originally, the CCS sensor was developed to prevent babies from sleeping on their faces, but we succeeded in predicting children’s health conditions through measuring temperatures in diapers during sleep.
AI predicts the future based on past information.
This time, we could perfectly predict if children will have a fever the next day by measuring children’s temperature in their diapers even if they don’t have a fever that day.
However, we don’t know if these predictions are instrumental for nursery teachers and parents, so we carried out this survey.
We found that about 90% of parents(n=348) answered “Yes” when asked, “Do you want to know if your child will have a fever tomorrow?”.
Secondly, when asked, “What will you do if a nursery teacher tells you that your child will have a fever tomorrow?” 27% said, “Wait and see”
25.5% said, “Adjust my schedule”, and 8.5% answered, “Consider being absent tomorrow.
Simply put, parents want to know if their children will have a fever. The reason is, if parents have that information beforehand, parents can adjust their work schedule and prepare for an absence from the daycare center.
Similarly, we carried out a survey with daycare centers. 86.5% of daycare centers answered “Yes” when asked, “Do you tell a parent about children’s fever prediction when a parent comes to a daycare center if CCS sensors predicted it ?”
Therefore, most parents want to know about fever prediction from nursery teachers, and most daycare centers want to tell parents about fever prediction.
Their views coincided.
Looking through another survey of nursery teachers, we asked, “Usually, how do you judge a child’s health condition?” The answers were as follows: Complexion (89.2%), Smiling or Laughing (75.5%), Appetite (59.5%), Lethargy (43.2%) and Bowel Movements (27%).

Nursery teachers judge how a child feels by instinct. Complexion, smiles, and laughs can’t be put into numbers, but our CCS sensors, based on evidence of temperature in the children’s diapers, can compensate for a nursery teacher’s instinct.

Consequently, I think that fever prediction in daycare centers will be common in the future because views of nursery teachers and parents coincide.
Those who can obtain the benefits are the children.
Children are not able to know if they will have a fever tomorrow.
Adults also are not able to conclude whether children will have fever tomorrow even if children look pale because children don’t have a fever at that time.
Therefore, parents will go to daycare centers with their children, and children will have a fever after parents leave the daycare center.
When nursery teachers notice children’s fevers, they have to call in parents.
While parents are on their way back to the daycare center, children with a fever are left to suffer.
However, adults could have prevented that outcome from the start.
In conclusion, the childcare field has to accelerate the use of AI to prevent these problems.